OpenCV 学习笔记03 boundingRect、minAreaRect、minEnclosingCircle、boxPoints、int0、circle、rectangle函数的用法

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后

1 cv2.boundingRect

作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界。

cv2.boundingRect(array) -> retval

参数:

array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set )

返回值:元组

元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽、高,例如 (161, 153, 531, 446)

代码示例:

contours, hierarchy = cv2.findContours(re_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for c in contours:
    # find bounding box coordinates
    # 现计算出一个简单的边界框
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
     # 画出矩形
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) 

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2 cv2.minAreaRect

作用:minAreaRect - min Area Rect 最小区域矩形;计算指定点集的最小区域的边界矩形,矩形可能会发生旋转 possibly rotated,以保证区域面积最小。

cv2.minAreaRect(points) -> retval

参数:

points - 2D点的矢量( vector of 2D points )

返回值:元组

元组((最小外接矩形的中心坐标),(宽,高),旋转角度)----->    ((x, y), (w, h), θ )

关于旋转角度的注意事项:

1)旋转角度是水平轴(x轴)逆时针旋转,与碰到的矩形第一条边的夹角。

2)“ 第一条边 " 定义为 宽width,另一条边定义为高 height。这里的宽、高不是按照长短来定义的。

3)在 opencv 中,坐标系原点在图像左上角,将其延伸到整个二维空间,可以发现 “x轴镜像对称”,角度则 逆时针旋转为负、顺时针旋转为正。故θ∈(-90度,0];(笛卡尔坐标系中,逆时针为正、顺时针为负)

4)旋转角度为角度值,而非弧度制。

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如 ((458.70343017578125, 381.97894287109375), (202.513916015625, 634.2526245117188), -45.707313537597656)

但绘制这个矩形,一般需要知道矩形的 4 个顶点坐标;通常是通过函数 cv2.boxPoints()获取。

2.1 附1 : cv2.boxPoints

作用:查找旋转矩形的 4 个顶点(用于绘制旋转矩形的辅助函数)。

cv2.boxPoints(box) -> points

参数:

box - 旋转的矩形

返回值:列表list

points - 矩形 4 个顶点组成的列表 list

返回值示例:

[[614.9866  675.9137 ]
 [161.      232.99997]
 [302.4203   88.04419]
 [756.40686 530.9579 ]]

2.2 附2:int0

int0 有两种相近的描述,

第一种,int0 意味是 64位整数。字符代码'l'。与 Python int兼容,参考文档https://kite.com/python/docs/numpy.int0

int0 ( *args, **kwargs )

第二种,等价于intp,在 数组类型和类型之间的转换 文档中,有intp,释义为 “ 用于索引的整数(与C ssize_t相同;通常为int32int64)”

有人说不建议使用int0, 因为它等同内容不完全一致,如 int32,int64.

相关参考:

locating corner position using opencv

What are np.int0 and np.uint0 supposed to be?

numpy 的 int0

数据类型 --> 数组类型和类型之间的转换

What is numpy method int0?

代码示例:

contours, hierarchy = cv2.findContours(re_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for c in contours:
    # find minimum area
    # 计算包围目标的最小矩形区域
    rect = cv2.minAreaRect(c)

    # calculate coordinate of the minimum area rectangle
    # 计算矩形的 4 点坐标,返回结果为float数据类型
    box = cv2.boxPoints(rect)
    # normalize coordinates to integers
  # 将float类型转为 int,在这里最好写成int32 / int64
  # 若为int0,有时候出错都不知道错在那

    box =np.int0(box)
    # 注:OpenCV没有函数能直接从轮廓信息中计算出最小矩形顶点的坐标。所以需要计算出最小矩形区域,
    # 然后计算这个矩形的顶点。由于计算出来的顶点坐标是浮点型,但是所得像素的坐标值是整数(不能获取像素的一部分),
    # 所以需要做一个转换
    # draw contours
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 3)  # 画出该矩形

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3 cv2.minEnclosingCircle

作用:使用迭代算法( iterative algorithm)查找包含2D点集的最小区域的圆(Finds a circle of the minimum area enclosing a 2D point set)。

cv2.minEnclosingCircle(points) -> center, radius

参数:

points - 2D点矢量(vector of 2D points)

返回值:

center - 圆心  (x, y)

radius - 半径  r

如:((426.0, 415.5), 321.7628173828125)

代码示例:

# calculate center and radius of minimum enclosing circle
# 会返回一个二元组,
# 第一个元素为圆心的坐标组成的元组,第二个元素为圆的半径值。
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)
# 转为整数 cast to integers
center = (int(x), int(y))
radius = int(radius)
# 绘圆 draw the circle
img = cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)

或者

cen, rad = cv2.minEnclosingCircle(c)
cen = tuple(np.int0(cen))
rad = np.int32(rad)
img = cv2.circle(img, cen, rad, (0, 255, 0), 2)

运行

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注意:

cv2.circle() 函数使用时,圆心参数不能是数列array,必须是元组tuple

绘制圆cv2.circle() 函数的使用方法。

3.1 附1:cv.circle()

作用:画圆环或实心圆

cv2.circle(img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) -> img

参数:

img - 目标图像

center - int 圆心,必须是元组tuple形式、不能是列表 list,必须是整型int、不能是浮点型float;

radius - int 半径,必须是整型int、不接受浮点型float。

color - 圆的颜色

thickness - int thickness = 1 圆轮廓的厚度(正数 positive),若为负值(Negative values),意味全填充的实心圆。

lineType - int lineType = 8 圆轮廓的线性,

  • 8 (or omitted) - 8-connected line.
  • 4 - 4-connected line.
  • CV_AA - antialiased line.

shift - int shift = 0 help帮助文档直译 圆心、半径值的小数位(Number of fractional bits in the coordinates of the center and in the radius value),事实上,当执行代码时,貌似又不是这个意思 。

以上若不是整数int,则会报错 TypeError: integer argument expected, got float

示例代码如下

(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)
center = (int(x), int(y))
radius = int(radius)
img = cv2.circle(
    img, center, radius, (0, 255, 0),
    thickness=2,
    lineType=8,
    # shift=0)
    # shift=1)
    # shift=2)
    # shift=3)
    # shift=4)
    # shift=5)
    shift=6)

分别运行,其结果:

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需要注意的是不同的图,其运行代码后的识别效果是不同的,我当时用 ppt 制备 闪电 lighning 时并没有在意图片格式,就造成了运行代码后的识别结果与别人的不一致,后来将图片保存成黑底白图,和别人的图像一致了。

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说明:

1)在运行代码时图片没有红色边框,为了说明每一个图,后加上的红色图像边框。

2)a、b图的大小不一样,其运行后识别的结果不一样。

3)b、d图的背底和图案颜色正好相反,其由于函数 cv2.threshold()的参数一致,所以其结果也不一致。

4)c、d图的是有无背底,其运行后识别结果也有所区别。

以上只是说明同一个代码,针对图的稍微差别,其识别结果也会存在差别。以后注意这方面内容就行。暂不深究。

4 cv2.rectangle

作用:绘制一个矩形轮廓或一个填充矩形。

cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) -> img

参数:

img - 待rectangle函数处理的图像

pt1 - 矩形的顶点

pt2 - 矩形的另一个顶点(但该顶点与pt2顶点相对)

color - 矩形的颜色或亮度(灰度图像)

thickness - 矩形边框的粗细,若为负值,则矩形为全填充的。int thickness=1。

lineType - Type of the line. See #LineTypes。int lineType=8。

shift - Number of fractional bits in the point coordinates.。int shift=0。

返回值:

img - 被rectangle处理过的图像。

该函数还可以直接输入矩形来替代pt1、pt2 对角点,代码如下:

cv2.rectangle(img, rec, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) -> img

参数:

rec - 矩形,

代码示例:

# 计算出一个简单的边界框,
# 参数c为图像轮廓findContours返回值
x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
# 绘制矩形
# 将轮廓信息转换成(x, y)坐标,并加上矩形的高度和宽度
cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) 

运行结果:

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5 全代码分析

将上述函数中代码整理,所有的代码如下

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('lightning.png',cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# img = cv2.pyrUp(img)
img_gray = cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, re_img = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(re_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for c in contours:
    # 查找矩形边界 find bounding box coordinates
    # 计算出简单的边界框,返回顶点坐标、宽、高
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    # 它将轮廓信息转换程(x,y)坐标,并加上矩形的高度和宽度
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w, y+h),(0,255,0),2)

    # find minimum area
    # 计算出包围目标的最小矩形区域
    rect = cv2.minAreaRect(c)
    # calculate coordinates of the minimum area rectangle
    # 计算矩形的 4 个坐标点,float形式
    box = cv2.boxPoints(rect)
    # normalize coordinates to integers
    # 将坐标值整数化
    box = np.int0(box)
    # draw contours
    # opencv没有函数能直接从轮廓信息中计算出最小矩形顶点的坐标。
    # 所以需要计算出最小矩形区域,然后计算这个矩形的顶点。
    # 计算出的顶点坐标都是浮点型,而所有像素的坐标值都是整数,
    # 所以需要做转换整数,然后画出这个矩形
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0,0,255), 3)

    # calculate center and radius of minimum enclosing circle
    # 大多数绘图函数把绘图颜色和密度thickness放在最后两个参数里
    # 最后检查的边界轮廓为最小闭圆
    # minEnclosingCircle函数返回一个二元组,
    # 第一个元数为圆心,第二个元素为半径
    (x,y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)
    # cast to integers
    center = (int(x),int(y))
    radius = int(radius)
    # draw the circle
    img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2, lineType=8, shift=6)

cv2.drawContours(img,contours, -1, (255,0,0), 1)
cv2.imshow("contours",img)
cv2.waitKey()

运行:

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参考:

轮廓特征——官网

笛卡尔坐标系

python opencv minAreaRect 生成最小外接矩形

OpenCV 中boundingRect、minAreaRect、minEnclosingCircle用法

OpenCV的基本绘图函数

openCV检测物体边缘

OpenCv学习笔记3--轮廓检测,多边形 直线 圆检测

python-opencv boundingRect使用注意

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